Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Yhteenveto
Itseohjautuvien autojen päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmä on keskeinen osa autonomisen ajon toteuttamista. Tässä artikkelissa käsitellään yksityiskohtaisesti autonomisten ajojärjestelmien päätöksenteon ja ohjauksen perusperiaatteita ja päämenetelmiä sekä käytännön sovellusten haasteita ja näkymiä. Analysoimalla keskeisiä linkkejä, kuten polun suunnittelua, käyttäytymispäätösten tekemistä ja liikkeenohjausta, tämä artikkeli pyrkii tarjoamaan teoreettisen perustan ja käytännön ohjeita autonomisen ajotekniikan kehittämiseen.

1. Esittely
Älykkään liikenteen ja autonomisen ajotekniikan nopean kehityksen myötä autonomisten ajoneuvojen päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmät ovat nousseet erityisen tärkeiksi. Päätöksentekojärjestelmä on vastuussa ajoneuvon strategisista ja taktisista päätöksistä, kun taas ohjausjärjestelmä toteuttaa nämä päätökset ja varmistaa, että ajoneuvo seuraa ennalta määrättyä polkua ja tapaa. Tässä artikkelissa esitellään systemaattisesti autonomisen ajon päätöksenteon ja ohjausjärjestelmien suunnitteluperiaatteet, keskeiset teknologiat ja sovellustapaukset.

2. Autonominen ajo päätöksentekojärjestelmä

2.1 Päätöksentekotaso
Autonomisen ajon päätöksentekojärjestelmät jaetaan yleensä kolmeen tasoon:
- **Strateginen kerros**: Sisältää reitin suunnittelun ja navigoinnin, kokonaisreitin määrittämisen aloituspisteestä päätepisteeseen.
- **Taktinen kerros**: Sisältää paikallisen polun suunnittelun ja päätöksenteon, kuten ohitukset, kaistanvaihdot ja esteiden välttäminen.
- **Toimintakerros**: Käsittelee erityisiä ajotoimintoja, kuten kiihdytystä, jarrutusta ja ohjausta.

2.2 Reitin suunnittelu

# 2.2.1 Globaali polkusuunnittelu
Globaali polkusuunnittelu vastaa kokonaisreitin suunnittelusta lähtöpisteestä määränpäähän Yleisesti käytettyjä menetelmiä ovat:
- **Dijkstran algoritmi**: lyhimmän polun algoritmi, joka perustuu graafiteoriaan.
- **A*-algoritmi**: Parannettu Dijkstra-algoritmi, joka ottaa käyttöön heuristisia toimintoja polunhaun tehokkuuden parantamiseksi.

# 2.2.2 Paikallispolun suunnittelu
Paikallinen polkusuunnittelu perustuu globaaliin polkuun ja yhdistettynä reaaliaikaiseen ympäristötietoon dynaamista säätöä varten.
- **Nopeasti laajentuvat satunnaiset puut (RRT)**: Soveltuu polkusuunnitteluun dynaamisissa ympäristöissä.
- **Bezier Curve**: käytetään luomaan tasaiset polkukäyrät.
- **Hybridi A* -algoritmi**: Reitin suunnittelualgoritmi, joka yhdistää rasteriavaruuden ja jatkuvan avaruuden.

2.3 Käyttäytymiseen perustuva päätöksenteko

# 2.3.1 Tilakone
Tilakonemenetelmä jakaa ajoneuvon käyttäytymisen useisiin erillisiin tiloihin, kuten seuraamiseen, ohitukseen, pysäköintiin jne., ja toteuttaa käyttäytymispäätökset tilasiirtymäsääntöjen kautta.

# 2.3.2 Sääntöihin perustuva päätöksenteko
Ennalta määritettyjen sääntöjoukkojen perusteella päätökset tehdään nykyisen ympäristön ja tilan perusteella, mikä sopii yksinkertaisiin skenaarioihin.

# 2.3.3 Peliteoriaan perustuva päätöksenteko
Usean ajoneuvon vuorovaikutusta ja kilpailua silmällä pitäen optimaalinen päätöksenteko tehdään peliteoriamallien avulla, joka soveltuu monimutkaisiin liikenneskenaarioihin.

# 2.3.4 Vahvistusoppiminen
Optimaalisten päätöksentekostrategioiden oppiminen vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa, sopii dynaamisiin ja monimutkaisiin ajoympäristöihin.

3. Autonominen ajonhallintajärjestelmä

3.1 Liikeohjaus

# 3.1.1 Pystyohjaus
Pituussuuntainen ohjaus sisältää ajoneuvon kiihdytyksen ja hidastuvuuden hallinnan.
- **PID-säätö**: suhteellinen-integraali-deriivatiivinen säädin, yksinkertainen ja tehokas.
- **Model Predictive Control (MPC)**: ennustaa tulevaa käyttäytymistä dynaamisten mallien perusteella ja optimoi ohjaustulot.

# 3.1.2 Sivuohjaus
Sivuttaisohjaus sisältää ajoneuvon ohjauksen yleisiä menetelmiä:
- **Pure Pursuit**: Laske kohdepolkupiste ja säädä ohjauskulmaa.
- **Lateral Deviation Control**: Ohjaus perustuu sivuttaiseen poikkeamaan ja suuntakulmavirheeseen.

3.2 Valvontastrategia
Yhdistää pitkittäisen ja sivuttaisohjauksen saavuttaakseen ajoneuvon vakaan ja tehokkaan ajon. Yleisesti käytettyjä ohjausstrategioita ovat:
- **Hierarkkinen ohjaus**: Jaa monimutkaiset ohjaustehtävät useiksi osatehtäviksi ja toteuta ne kerros kerrokselta.
- **Koordinoitu ohjaus**: Useiden ohjaustavoitteiden, kuten turvallisuuden, mukavuuden ja energiatehokkuuden, kattava huomioiminen.

4. Käytännön sovellukset ja haasteet

4.1 Käytännön sovellukset
- **Kaupunkiliikenne**: Autonomisten ajojärjestelmien on selviydyttävä monimutkaisissa kaupunkiliikenneympäristöissä, mukaan lukien jalankulkijat, polkupyörät ja muut ajoneuvot.
- **Highway**: Moottoritieympäristössä autonominen ajojärjestelmä keskittyy pääasiassa kaistanpitoon, seuraamiseen ja ohittamiseen.

4.2 Haasteet
- **Havaintoepävarmuus**: Epävarmuus ja virheet anturitiedoissa asettavat haasteita päätöksenteolle ja ohjausjärjestelmille.
- **Dynaaminen ympäristö**: Liikenneympäristön dynaamiset muutokset edellyttävät järjestelmältä reaaliaikaisia ​​vaste- ja säätöominaisuuksia.
- **Useiden ajoneuvojen vuorovaikutus**: Vuorovaikutus muiden ajoneuvojen kanssa edellyttää monimutkaista käyttäytymisen ennustamista ja päätöksentekoa.

5. Päätelmät
Autonomisen ajon päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmät ovat avainteknologioita autonomisen ajoneuvon ajamisen toteuttamisessa. Monitasoisen järjestelmäsuunnittelun, kuten polun suunnittelun, käyttäytymispäätöksenteon ja liikkeenhallinnan, ansiosta autonomiset ajoneuvot voivat ajaa turvallisesti ja vakaasti monimutkaisissa liikenneympäristöissä. Tulevaisuudessa teknologian jatkuvan kehityksen ja algoritmien optimoinnin myötä autonomisen ajon päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmät tulevat älykkäämmiksi ja luotettavammiksi.